SPSS toets aantekeningen
Practical 1 – T-test and ANOVA
Assignment 1: One Sample t-test
Meetnivau’s
- Aflezen in variable view onder ‘measure’
Hypothesen opstellen
- De nulhypothese van de one-sample t-test ziet er als volgt uit: H0: μ = some number
- De alternatieve hypothese zou er als volgt uit moeten zien: H1: μ ≠ een bepaald getal
Descriptiven
- Je kunt het gemiddelde en de standaarddeviatie van de
steekproef verkrijgen door Analyze > Descriptive
Statistics→ Descriptives.
- Voordat je dit uitvoert, moet je er echter voor zorgen dat
je alleen de deelnemers van groep 1 met Data > Select Cases (mocht dit nodig zijn)
One sample t-test
- Analyze > Compare Means > One Sample T Test
- Je kunt vervolgens de t-waarde en de
bijbehorende significantie aflezen zoals hiernaast
in het rood en blauw.
- Dit gaat over de two-tailed hypothese. Je kunt ook een one-tailed
hypothese hebben.
- Om de p-waarde van een eenzijdige t-test te bepalen gebruiken we
deze beslisboom →
- H1 bevat het '>'-teken, wat betekent dat we een eenzijdige t-test
uitvoeren.
- Kijk of H1 overeenkomt met je gevonden data om vervolgens de
significantie te bepalen.
Assignment 2: Two Sample t-test
Hypothesen opstellen
- De nulhypothese van de two-sample t-test ziet er als volgt uit: t H0 : μ1 = μ4
- De alternatieve hypothese zou er als volgt uit moeten zien: H1: μ1 ≠ μ4
Two sample t-test
- Analyze → Compare Means → Independent Samples T Test.
- In het SPSS-dialoogvenster moet je opgeven welke twee groepen je wilt vergelijken
- Nadat je de groepsvariabele in het vak met de naam hebt geplaatst “Grouping Variable”, klik
op de knop genaamd “Define Groups” om de groepen te definiëren.
, Two sample t-test output
- Je moet als eerste de levene’s test interpreteren, in het voorbeeld is de significantie p=.054
- Dit betekent dat we kunnen uitgaan van gelijke variaties in de populatie. Dat wil zeggen, we
kunnen de nulhypothese niet verwerpen dat de populatievarianten gelijk zijn (omdat de p-
waarde groter is dan 0,05).
- Omdat de levene’s test niet significant is, moet je voor de significantie bij equal variances
assumed kijken. De significantie in het voorbeeld is p=.021
- Dit is kleiner dan 0,05, wat betekent dat we de nulhypothese verwerpen dat de gemiddelen
van groep 1 en groep 4 gelijk zijn.
- Als de levene’s test wel significant is, kijk je in de onderste rij.
- Dit gaat over de two-tailed hypothese. Je kunt ook een one-tailed hypothese hebben.
- De alternatieve hypothese van deze eenzijdige test is H1: μ1 < μ4
- Je kunt hiervoor kijk naar de ‘’group statistic’’ tabel en de gemiddelden van de groepen
aflezen om zo te kijken of dit overeenkomt met de alternatieve hypothesen. Voor de
significantie moet je dezelfde beslisboom gebruiken als bij one sample t-test.
Assignment 3: ANOVA
Hypothese opstellen
- H0: μ1 = μ2 = μ3 = μ4 = μ5
- H1: De gemiddelen zijn niet allemaal gelijk
- Merk op dat de alternatieve hypothese in een ANOVA vaak in woorden wordt uitgeschreven
- De nullhypothese verwerpen betekent dat 1 gemiddelde niet hetzelfde is
Descriptiven
- In de descriptieve tabel kun je de gemiddelden en standaarddeviaties aflezen
- De standaarddeviaties kunnen verschillen. Als er significante verschillen zijn in de
standaarddeviaties van de populatie, wordt niet voldaan aan een van de aannames van
ANOVA. Dit kan een probleem zijn.
ANOVA
- Klik op Analyze > General Linear Model > Univariate en kies de dependent variable en de
fixed factor.
- Klik op “Options” en vink vervolgens de volgende vakjes aan: “Descriptive statistics” and
“Homogeneity tests”.
Levene’s test in ANOVA output
- Kijk voor de significantie eerst naar de levene’s test (based on means).
Als deze significant is, verwerp je de nullhypothese dat de populatie
varianties in alle groepen gelijk zijn. Dit gaat in tegen een van de
aannames van de ANOVA.
- Je kunt uitgaan van gelijke populatievariaties als de test van Levene
niet statistisch significant is. Je kunt de uitvoer van de test van Levene
vinden in de tabel met de naam “Levene’s Test of Equality of Error
Variances”.
- Een ANOVA is robuust tegen een schending van de aanname van
gelijke populatievarianten, als de grootste n-k niet meer dan 1,5x zo
groot is als de kleinste n-k.
- In de beslisboom staan waneer je wel of niet de ANOVA mag
uitvoeren.
Practical 1 – T-test and ANOVA
Assignment 1: One Sample t-test
Meetnivau’s
- Aflezen in variable view onder ‘measure’
Hypothesen opstellen
- De nulhypothese van de one-sample t-test ziet er als volgt uit: H0: μ = some number
- De alternatieve hypothese zou er als volgt uit moeten zien: H1: μ ≠ een bepaald getal
Descriptiven
- Je kunt het gemiddelde en de standaarddeviatie van de
steekproef verkrijgen door Analyze > Descriptive
Statistics→ Descriptives.
- Voordat je dit uitvoert, moet je er echter voor zorgen dat
je alleen de deelnemers van groep 1 met Data > Select Cases (mocht dit nodig zijn)
One sample t-test
- Analyze > Compare Means > One Sample T Test
- Je kunt vervolgens de t-waarde en de
bijbehorende significantie aflezen zoals hiernaast
in het rood en blauw.
- Dit gaat over de two-tailed hypothese. Je kunt ook een one-tailed
hypothese hebben.
- Om de p-waarde van een eenzijdige t-test te bepalen gebruiken we
deze beslisboom →
- H1 bevat het '>'-teken, wat betekent dat we een eenzijdige t-test
uitvoeren.
- Kijk of H1 overeenkomt met je gevonden data om vervolgens de
significantie te bepalen.
Assignment 2: Two Sample t-test
Hypothesen opstellen
- De nulhypothese van de two-sample t-test ziet er als volgt uit: t H0 : μ1 = μ4
- De alternatieve hypothese zou er als volgt uit moeten zien: H1: μ1 ≠ μ4
Two sample t-test
- Analyze → Compare Means → Independent Samples T Test.
- In het SPSS-dialoogvenster moet je opgeven welke twee groepen je wilt vergelijken
- Nadat je de groepsvariabele in het vak met de naam hebt geplaatst “Grouping Variable”, klik
op de knop genaamd “Define Groups” om de groepen te definiëren.
, Two sample t-test output
- Je moet als eerste de levene’s test interpreteren, in het voorbeeld is de significantie p=.054
- Dit betekent dat we kunnen uitgaan van gelijke variaties in de populatie. Dat wil zeggen, we
kunnen de nulhypothese niet verwerpen dat de populatievarianten gelijk zijn (omdat de p-
waarde groter is dan 0,05).
- Omdat de levene’s test niet significant is, moet je voor de significantie bij equal variances
assumed kijken. De significantie in het voorbeeld is p=.021
- Dit is kleiner dan 0,05, wat betekent dat we de nulhypothese verwerpen dat de gemiddelen
van groep 1 en groep 4 gelijk zijn.
- Als de levene’s test wel significant is, kijk je in de onderste rij.
- Dit gaat over de two-tailed hypothese. Je kunt ook een one-tailed hypothese hebben.
- De alternatieve hypothese van deze eenzijdige test is H1: μ1 < μ4
- Je kunt hiervoor kijk naar de ‘’group statistic’’ tabel en de gemiddelden van de groepen
aflezen om zo te kijken of dit overeenkomt met de alternatieve hypothesen. Voor de
significantie moet je dezelfde beslisboom gebruiken als bij one sample t-test.
Assignment 3: ANOVA
Hypothese opstellen
- H0: μ1 = μ2 = μ3 = μ4 = μ5
- H1: De gemiddelen zijn niet allemaal gelijk
- Merk op dat de alternatieve hypothese in een ANOVA vaak in woorden wordt uitgeschreven
- De nullhypothese verwerpen betekent dat 1 gemiddelde niet hetzelfde is
Descriptiven
- In de descriptieve tabel kun je de gemiddelden en standaarddeviaties aflezen
- De standaarddeviaties kunnen verschillen. Als er significante verschillen zijn in de
standaarddeviaties van de populatie, wordt niet voldaan aan een van de aannames van
ANOVA. Dit kan een probleem zijn.
ANOVA
- Klik op Analyze > General Linear Model > Univariate en kies de dependent variable en de
fixed factor.
- Klik op “Options” en vink vervolgens de volgende vakjes aan: “Descriptive statistics” and
“Homogeneity tests”.
Levene’s test in ANOVA output
- Kijk voor de significantie eerst naar de levene’s test (based on means).
Als deze significant is, verwerp je de nullhypothese dat de populatie
varianties in alle groepen gelijk zijn. Dit gaat in tegen een van de
aannames van de ANOVA.
- Je kunt uitgaan van gelijke populatievariaties als de test van Levene
niet statistisch significant is. Je kunt de uitvoer van de test van Levene
vinden in de tabel met de naam “Levene’s Test of Equality of Error
Variances”.
- Een ANOVA is robuust tegen een schending van de aanname van
gelijke populatievarianten, als de grootste n-k niet meer dan 1,5x zo
groot is als de kleinste n-k.
- In de beslisboom staan waneer je wel of niet de ANOVA mag
uitvoeren.
